包装消费品的品质控制(CPG)

没有通过质量标准的产品会浪费宝贵的资源、金钱和操作时间. 但如果它们进入分销渠道,就会对公司的声誉构成实质性威胁.

一致性和质量驱动今天领先的消费包装商品公司的价值.

SparkCognition的可扩展质量控制AI解决方案可以评估运营绩效,并主动解决生产过程中的低效问题.

释放数据、人工智能和机器学习的全部力量,有助于领先的CPG公司:

  • 评估操作性能
  • 解决过程效率低下
  • 提高可靠性和安全性
  • 减少浪费和操作成本
“适应性是为了应付而适应和为了胜利而适应之间的巨大区别.”

——马克斯·麦基翁(Max McKeown),选自他的《十大正规网赌网址》(adaptive: The Art of Winning in an Age of Uncertainty)一书

获得更好的操作可见性

SparkCognition的质量控制AI解决方案持续监控快照指标和资产健康状况, 揭示植物的改进领域, 产品线, 运行, 以及带有智能分析的时间表.

了解正常、异常和最佳行为是什么样子的

机器学习算法从设施的运营中获取历史数据,并使用这些数据建立一个模型,作为“正常”操作的概要, 从使用多少电力到应该的气压水平.

从数据中提取出可操作的见解

警告一件设备处于危险之中是可以的. 指示资产何时以及如何发生破产? 那是更好. 使用机器学习骨干检测操作效率低下,采取主动行动,防止影响生产的问题.

智能管理kpi,确保质量

与run-over-run比较, plant-over-plant比较, 以及在非常细粒度的层面上持续的KPI洞察, SparkCognition的人工智能解决方案已被用于降低运营成本和提高效率2-5%.

SparkCognition的解决方案降低了运营成本,提高了2-5%的效率

在顶部和底部压力增加的时候, 许多运营商在投资新技术时犹豫不决. 但这些都是领先CPG公司寻求在运营中建立可持续质量的前瞻性投资, 保持设备满负荷运转, 在困难时期创造竞争优势.

想象某条生产线正在使用异常数量的水, 或者特定资产在比正常温度更高的温度下运行. SparkCognition的SparkPredict®预测分析产品将利用正常行为建模和异常检测,向主题专家发出异常警报. 当他们能迅速发现工厂问题的根本原因, 他们可以有效地解决这些问题, 在工艺漂移和不合格品或低质量产品产生之前.

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